Geri Dön

Distributed iterative cluster localization in wireless sensor networks

Kablosuz algılayıcılı ağlarda dağıtık yinelemeli kümesel yerelleştirme

  1. Tez No: 234126
  2. Yazar: OLCA ARDA ÇAKIROĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CESİM ERTEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 40

Özet

Kablosuz algılayıcı ağları için dağıtık yinelemeli kümesel yerelleştirme algoritması geliştirdik. Bu algoritma büyük ağlara uygun bir şekilde dizayn edildiğinden, ağ içersindeki algılayıcı düğüm sayısının artışı düğümler üzerin-deki iş yükünü arttırmayacaktır. Her düğüm diğer komşuları ile iletişim kurarak bulunduğu sınırlı bir ortam içerisindeki diğer düğümlerden haber-dar olur ve bunları kendi kümesinde yereleştirebilmek üzere saklar. Şu ana kadar geliştirilen dağıtık yerelleştirme tekniklerinde düğümler sadece kendi kordinatlarını bulmak için işlemler yapıyorlardı, bizim sunduğumuz algoritma da ise düğümler kendi kordinatlarını kendileri hesaplayabilir veya başka düğümlerden bu bilgiyi elde edebilirler. Yerelleştirme yapan düğümlerin kendilerinden önce kendi kümeleri içerisindeki düğümleri yerelleştirdiklerini gördük. Bu da bize kordinat bilgilerini paylaşmanın yerelleştirmeye ne kadar çok yararlı olduğunu gösterdi. Kordinatların paylaşımı üzeri-ne olan bir yerelleştirme algoritması olduğundan, bir düğüm yerelleştirme aşamasına gelmeden önce kendi kümesi içersinde bulunan düğümlerin pozis-yon bilgilerini almış durumda olduğunu gösterdik. Mesajlaşma üzerine dayalı olan bir yerelleştirme tekniği olmasına rağmen, düğümler üzerindeki mesajlaşma yükünün makul seviyelerde olduğunu gördük.

Özet (Çeviri)

We designed a distributed algorithm for iterative cluster localization. Because this algorithm is especially designed for large scale networks, increase in the number of sensor nodes has no inefficiency effect on sensor node performances. A node has the information regarding every node within some vertices which are in range of the node. In the presented techniques every node only focused on localizing itself, however in our algorithm every node can localize itself individually or they obtain localization information from other nodes. And we see that each node likely to localizes itself after it has localized other nodes in its cluster which obviously shows the contribution of coordinate sharing. Although our algorithm is mostly dependent on sharing information, we show the messaging overhead is quite reasonable.

Benzer Tezler

  1. Fisher kernel based models for image classification and object localization

    Başlık çevirisi yok

    RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversité de Grenoble

    DR. CORDELIA SCHMID

    DR. JAKOB VERBEEK

  2. 3-D velocity structure for the Sea of Marmara and surrounding region (NW Turkey) by using full waveform tomography

    Marmara Denizi ve Kuzeybatı Anadolu Bölgesi üç boyutlu (3-B) hız yapısının tam dalgabiçimi tomografi yöntemi ile analizi

    YEŞİM ÇUBUK SABUNCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCAY TAYMAZ

  3. Parallel solution of unsteady, incompressible three-dimensional Navier-Stokes equations with a new implicit method

    Zamana bağlı, sıkıştırılamaz, üç boyutlu Navier-Stokes denklemlerinin yeni bir kapalı metodlar paralel çözümü

    VİLDAN ÜSTOĞLU ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Astronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜLGEN GÜLÇAT